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LVQ神经网络在企业资信评估中的应用

作者 :刘重才更新时间:2012-11-5

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引言:随着经济的发展, 国家逐步放开了对金融的管制,金融市场的发展速度得以不断加快,经济形态也更倾向于信用经济,在中国信用制度不是很完善的情况下,信用风险也随之加大。
   资信评估作为市场经济中的监督力量,对经济的影响是不言而喻的。一方面,它在很大程度上降低信息不对称的成本,能够作为投资者的重要参考依据。另一方面,它能够避免金融危机与信用风险。科学准确的资信评估可以辅助决策,降低投资者风险。因此,提高资信评估的准确度和科学性极其重要。
   针对目前国内外在对企业进行资信评估中人为设置各指标权重的缺点,利用学习向量化神经网络LVQ对企业进行资信评估,弱化了权重确定中的人为因素,提高了评估结果的准确性和权威性。
   一. 企业资信评估的概念
   企业资信度评价即企业评级,以独立经营的企业或经济主体为对象,对其在一般性的商业交往、投资合作及信贷活动中的信用评价。实际上就是对企业及经济主体的生产、经营、管理前景及经济效益状况所进行的全面考察与综合评价。
   二. 企业评级的主要内容
   企业评级的主要内容,包括企业素质、财务结构、经营管理、经营效益和发展前景五个方面:
   1. 企业素质
   主要包括企业概况和企业综合评价以及管理素质和竞争地位等指标。
   2. 财务结构
   主要包括资产负责表中反映出来的企业财务结构的稳定性。一般考查资产负债率,净资产与年末贷款余额比率,资本固定比率等指标。
   3. 经营管理
   经营管理是企业信用评级中的重要内容,其主要目的是判断企业资产的营运能力。量化的指标有销售增长率,库存适销率,销售货款回收率,合同履约率等。
   4. 经营效益
   主要考查企业利润和盈利能力。盈利能力及稳定性是企业获得足够的现金以偿还到期债务的关键因素,充足而稳定的收益往往能够反映企业良好的管理素质和开拓市场的能力,同时也增加了企业的再融资能力。
   5. 发展前景
   主要研究企业的外部环境和内部经营现状及发展趋势,需要考查宏观经济政策影响程度及其趋势,行业及股东背景,成长性与抗风险能力等指标。
   三. LVQ神经网络模型
   神经网络是指简单的相互联系的神经元的集合,神经网络模型就是利用神经网络和外界间的相互作用不断地自我学习修正。通过对样本数据进行训练,使得训练结果与期望值基本一致,再通过训练好的权重和阈值对新的企业进行评级。
   神经网络模型扬弃了危机预测函数的变量是线性和互相独立的假设,最大的优点在于信用评级时不用确定各因素的权重及可以处理各指标之间的非线性相关性,通过对原始数据的训练,进行自学习、自组织,最终得到评价结果,避免了人为判断的主观性。
   经过几十年发展,神经网络已在模式识别领域中发挥着重要的作用。在模式识别的应用中,单层感知器是能够一致逼近线性连续函数空间最简单的神经网络,但它对非线性样本空间不可分。BP网络是一种应用最为普遍的网络,但它采用了基于梯度下降的非线性优化策略,有可能陷入局部最小问题,不能保证求出全局最小值。
   LVQ网络的优点是可以求得全局最优,而且不需要将输入向量进行归一化、正交化,只需直接计算输入向量与竞争层之间的距离,从而实现模式识别,简单易行。
   1. LVQ网络模型

   学习矢量化网络由输入层和输出层组成(如上图),输入层具有N个输入节点,接受输入向量。输出层有M个神经元,呈一维线性排列。LVQ没有在输出层引入拓扑结构,因此在网络学习中不再有获胜领域的概念。输入节点和输出层的神经元通过权值向量(i=1,2,…M;j=1,2,…,N)实现完全互连。其中任一神经元用i表示,其输入为输入向量和权值向量的内积 (i=1,2…,M)。神经元的输出为,其中为神经元激励函数,一般取为线性函数。
  需要强调的是,在学习矢量量化中输出神经元被预先指定了类别,输出神经元被分为K组而代表K个类别,每个神经元所代表的类别在网络训练前就被指定好了。
   2.LVQ学习算法
   LVQ根据输入向量和权值向量的最小欧氏距离选取获胜神经元,并且采用胜者为王的竞争机制,令该神经元的输出为1,其他神经元的输出为0。并且,其学习速率随迭代次数的增加而减少。
学习算法如下:
第一步 设置变量和参量:
为输入向量,或称训练样本。
为权值向量,i=1,2…,N
选择学习速率的函数,n为迭代次数,N为迭代总次数。
第二步 初始化权值向量及学习速率
第三步 从训练集合中选取输入向量X
第四步 寻找获胜神经元c:,i=1,2,…,M
第五步 判断分类是否正确,根据以下规则调整获胜神经元的权值向量:
用代表与获胜神经元权值向量相联系的类,用代表与输入向量相联系的类。如果=,则,否则,,有,对于其他神经元,保持权值向量不变。
第六步 调整学习速率:
第七步 判断迭代次数n是否超过N,如果n<=N就转到第三步,否则结束迭代过程。
在算法中,必须保证学习常数随着迭代次数n的增加单调减少。例如:被初始化为0.1或更小,之后随着n的增加而减少。
   在算法中我们没有对权值向量和输出向量进行归一化处理,这是因为网络直接把权值向量和输入向量的欧氏距离最小作为判断竞争获胜的条件,这也是LVQ神经网络的优点之一。
   四.实验结果与分析
   选取2006年第一季度有色金属板块具有代表性的50家上市公司,它们分别属于绩优股,普通股和ST股。上市公司的资信水平很大程度上可以通过其发行的股票反映出来,属于绩优股的上市公司其资信度很好,财务风险比较低,而属于ST股票的资信水平比较低,有很大的风险。在这里我们选取了能代表股票的七项指标,分别是每股收益、每股净资产、净资产收益率、每股资本公积金、每股经营现金流量和市盈率。利用LVQ神经网络对其进行模式识别,通过matlab编程,取学习速率为0.05,学习函数为learnlv1,训练步数为1000,代码如下:
P=[] ; % p代表50家上市公司的数据;
C=[1 1 1…1 2 2 2…2 3 3 3…3]; % 1代表绩优股,2代表普通股,3代表ST股
T=ind2vec(C);%将类别向量转换为目标向量T
net=newlq(minmax(p),10,[0.2 0.5 0.3]);%竞争层有10个神经元,0.2代表样本中有20%属于绩优股,50%属于普通股,30%属于ST股;
net.trainParam.epochs=1000;%训练步数为1000次;
net=train(net,P,T);
Y=sim(net,P);% 测定网络性能,用训练好的网络对原样本进行聚类
Yc=vec2ind(y)
Yc
Test=[]; % Test设定测试样本数据
Y1=sim(test);% 用训练好的网络对测试样本进行模式识别
Yc1=vec2ind(y1);
Yc1
   经过训练发现,yc=[1 1 1…1 2 2 2…2 3 3 3…3],表明用训练好的网络对原始数据进行模式识别的结果和给定的原始目标一致,利用测试样本Test进行训练,同样得到精确的分类。
说明建立好的LVQ神经网络能够很好的对原样本进行聚类,正确率一般高达95%以上。训练误差如下:

   由上图可知,当训练次数达到1000次时,误差将接近于0,说明网络的精确度很高,能对样本进行正确识别,准确地将这50家上市公司分为绩优股,普通股和ST股,跟实际情况吻合。在对测试样本进行分类的时候,同样取得了良好的效果,投资者可以参考各个上市公司的信用等级确定自己的投资额度,使风险最小化,效益最大化。
   利用LVQ网络进行模式识别与其他的方法相比,优点在于网络结构简单,只通过内部单元的相互作用,就可以完成十分复杂的分类处理,在这个过程中,设计人员不需要构造复杂甚至是难以构造的非线性处理函数。此外,LVQ网络表现出比BP网络和ART网络更强的容错性和鲁棒性,因此,LVQ网络具有很好的模式识别特性。
   通过利用LVQ神经网络对上市公司进行模式识别,也即进行资信评估,给投资者带来了信心。投资者可以将评级结果作为投资风险的参考依据,降低信息不对称的成本,并将这种级别所代表的风险与自己所能承受的相对照,从而做出相应的决策(作者单位:江苏大学工商管理学院) 职称论文发表网http://www.issncn.com 职称论文发表网http://www.issncn.com

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